在使用 R 或 python 进行分析时，我们只知道特征名称（它们的值）并使用它们。在 Vowpal Wabbit 中，我们也有命名空间。
我无法理解： 一种。命名空间是什么意思； 湾。它与功能有何不同； C。什么时候使用？什么时候不使用？也就是说，我们可以避免使用它。 d。它是如何使用的？
将不胜感激一两个例子。抱歉问了这么多问题。
【问题讨论】：
标签： namespaces command-line-arguments feature-selection vowpalwabbit
在 vowpal 中，使用 wabbit 命名空间是为了方便地在运行时即时生成交互功能，而无需预先声明它们。
没有名称空间的简单示例格式是：
1 | a:2 b:3
其中1 是标签，a、b 是常规输入特征。
注意|后面有一个空格。
与使用两个名称空间x 和y 进行对比（注意| 分隔符和名称空间之间没有空格）：
1 |x a:2 |y b:3
这个例子本质上与第一个例子是等价的（除了特征哈希位置）。它仍然有两个与原始示例具有相同值的特征。不同之处在于，现在有了这些命名空间，我们可以通过将选项传递给vw 来交叉功能。例如：
vw -q xy
将通过将命名空间x 中的所有特征与命名空间y 中的所有特征交叉生成额外的特征。自动生成的特征的名称将是来自两个名称空间的名称的串联，并且值将是它们各自值的乘积。在这种特殊情况下，我们的数据集就好像多了一个特征：ab:6 (*)
显然，这是一个非常简单的示例，假设您有一个在名称空间中有 3 个特性的示例：
1 |x a:2 b:3 c:5
通过将-q xx 添加到vw，您可以自动生成6 额外的交互功能：aa, ab, ac, bb, bc, cc。如果你有 3 个命名空间，比如：x, y, z，你可以在命令行上跨越它们中的任何一个（或任何想要的子集）：-q xx -q xy -q xz -q yz -q yy -q zz，以获得所有可能的交互不同的功能集。
仅此而已。这是一项强大的功能，可让您即时试验和添加交互功能。
有几个选项可以接受（第一个字母的）名称空间作为参数，其中包括：
-q
--cubic
--ignore
--keep
--redefine (very new)
--lrq
查看vw command line arguments wiki了解更多详情。
(*) 实际上，功能名称将在名称空间前面加上^ 分隔符，因此实际的散列字符串将是x^a^y^b:6 而不是ab:6（您可以通过使用来验证这一点--audit 选项）但这只是一个细节。
【讨论】：
--hash strings 和--hash all，当功能名称是数字时会有所不同。上面的描述主要是为了解释命名空间背后的概念，同时保持答案简短（我想我在这方面失败了:) 在大多数情况下，确切的哈希值以及特征最终存储在内存中的地址对用户。
{0,1} 中的值）模拟分类值：例如：color=red color=blue color=green，这是可能的，因为= 只是特征名称字符串的一部分（即= 不是像: 这样的特殊分隔符是）。这个主题是正交的，与名称空间无关。当特征是二元交互时，就会自然而然地工作。顺便说一句：请随时向vw 提出有关如何表示不同类型功能的单独问题。谢谢。